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INTRODUCCIÓN
En el campo de la salud pública, en el año 1975, se presenta un evento que marca un hito en la literatura médica al considerar la expresión inglesa “compliance”, cuyo significado alude al cumplimiento de las indicaciones médicas por parte de los pacientes, en la atención de las personas con enfermedades crónicas (Martínez et al., 2016).
Además de este aporte, diversos autores sugirieron tener en cuenta algunas variables psicológicas como percepciones, creencias, prescripciones médicas, hábitos o comportamientos con relación a las recomendaciones dadas por su médico tratante (Oblitas, 2006). Posteriormente, la Organización Mundial de Salud (OMS) tuvo como propósito promover la expresión de adherencia al tratamiento, ampliando la observación de diversos factores previamente mencionados (OMS, 2004; Martínez et al., 2016).
Asimismo, la adherencia al tratamiento ha sido explicada desde diversos modelos del comportamiento que confirman su utilidad para el pronóstico y el tratamiento de la enfermedad. El primero es la teoría de acción razonada, la cual se centra en las creencias, actitudes e intenciones en la salud (Ajzen y Fishbein, 1973). El segundo es el modelo de los sistemas de autorregulación, el cual explica que la adherencia está determinada por las creencias de sentido común, la experiencia emocional y los planes de cambio (Levental, Meyer y Nerez, 1980). El tercero es la teoría social cognitiva, la cual se centra en la autoeficacia de las personas para alcanzar la conducta deseada (Bandura, 2001).
Medir la adherencia al tratamiento en pacientes con enfermedades crónicas ha ido concitando el interés de organizaciones y profesionales de la salud, hasta convertirse en una necesidad y requerimiento ineludible. Se requiere para evaluar las condiciones y el nivel de recuperación y salubridad en los enfermos; las prácticas beneficiosas y útiles para graduar la medicación y los cuidados complementarios de las personas afectadas por las enfermedades; el conocimiento del grado de fijación y seguimiento de las prescripciones terapéuticas, el control y desarrollo de la mejoría y recuperación, los grados de vitalidad; entre otros (OMS, 2004). Asimismo, han ido adoptándose formas de valoración de la adherencia al trata miento de diversas maneras, desde los métodos de medición directa, consistentes en la observación biológica y la química, hasta los métodos indirectos de calcular, como son las valoraciones en entrevista, cuantificación de los autocuestionarios, etc. (Martínez et al., 2016; Pages y Valverde, 2018).
En la actualidad, la necesidad de disponer de instrumentos validados y con grados de fiabilidad adecuados se ha incrementado; sin embargo, por las limitaciones psicométricas subsistentes, requieren ser resueltos sus grados de validez (Pedraza, Vega y Nava, 2018). Dentro de los requisitos por mejorar en la construcción de instrumentos, se encuentran las escalas de medición (Carretero-Dios y Pérez, 2007; De Vellis, 2012; Hinkin, Tracey y Enz, 1997; Zapata y Canet, 2008) y las técnicas de análisis (Lloret-Segura et al., 2014). Son dos los procedimientos más utilizados: la confiabilidad, la cual presenta la estabilidad del instrumento y sus mediciones (Manterola et al., 2018); y la validez, la cual consiste en el grado de representatividad que el ítem tiene del constructo (Kane, 2006). Asimismo, Pages y Valverde (2018) mencionan que existen diversos métodos de medición para la adherencia terapéutica; sin embargo, no son óptimos y requieren de la combinación de diversas técnicas.
Actualmente, la adherencia al tratamiento ha adquirido una gran connotación en los pacientes con insuficiencia renal crónica (IRC). La IRC es una patología grave, compleja y diversa, que requiere del manejo de otras especialidades dadas las múltiples complicaciones que presenta (Rosas, 2016; Mezzano y Aros, 2009). Esta afección se caracteriza por el daño estructural orgánico en el funcionamiento del riñón; se puede detectar marcadores en la orina, en la emisión de sangre, entre otros. Otros indicadores son el filtrado glomerular teórico (FG) menor a 60 ml/min, sin considerar los factores causales previos (Martínez, 2014). Asimismo, la enfermedad se estratifica en cinco estadios, según las guías K/DOQI 2002 de la National Kidney Foundation, con riesgo aumentado de ERC; ≥ 60 FG (ml/ min/1,73 m2), con factores de riesgo: adulto mayor, diabetes, hipertensión. 1) Daño renal † ≥ 90 con FG normal. 2) Daño renal † con FG 60-89, ligeramente disminuido. 3) FG moderadamente 30-59, disminuido. 4) FG gravemente disminuido 15-29. 5) Fallo renal < 15 o diálisis (Soriano, 2004). Frente a ellos se ven necesarias las intervenciones dirigidas mayormente al tratamiento de las causas subyacentes (Cen et al., 2020).
Dentro de las intervenciones realizadas, se busca el monitoreo de la enfermedad; así como el cumplimiento del plan de tratamiento dado por el personal médico, como es la toma de medicamentos, el seguimiento de una dieta adecuada, actividad física, el uso de equipos médicos, etc.
Teniendo este panorama sobre la importancia de la adherencia y su repercusión, Soria, Vega y Nava (2009) crearon la «Escala de adherencia terapéutica basada en comportamientos explícitos», la cual está conformada por 21 ítems, en tres dimensiones: a) ingesta de medicamentos, b) seguimiento médico conductual y c) autoeficacia. Se emplea en pacientes con diversas enfermedades crónicas (Pérez, 2013).
Diversos estudios han utilizado la escala para medir dicho constructo. Entre ellos, tenemos a Rojas, Ruiz y González (2017) con un estudio en torno a la ansiedad y la depresión sobre la adherencia en pacientes con enfermedad renal. Participaron un total de 31 pacientes, con edades entre 18 y 69 años, que se encontraban en diálisis, y los resultados demostraron que los pacientes presentaron alto nivel de adherencia (67 %), así como síntomas depresivos (48 %) y ansiosos (35 %). Además, la depresión se relacionó con una menor adherencia. Luego, Soria et al. (2009) presentaron una escala de adherencia para pacientes crónicos, que fue aplicada a 200 personas con diferentes enfermedades crónicas. Los resulta dos mostraron un índice de fiabilidad alfa de Cronbach de .091, con un análisis factorial de tres dimensiones que permitió identificar los factores que favorecen o dificultan la adherencia. Seguidamente, Henao y Triviño (2020) tuvieron como objetivo explorar la relación entre la adherencia a la prevención secundaria y los factores que influyen en dicha adherencia en personas con síndrome coronario agudo. Esta investigación se realizó en 128 pacientes. Los resultados señalaron que los factores relacionados con la terapia influyeron de manera moderada en la adherencia a la prevención secundaria. También, encontramos a Pedraza, Vega y Nava (2018) que presentan un estudio para medir la adherencia terapéutica en pacientes con enfermedades crónicas, el cual se compone de 30 reactivos que dan lugar a tres factores, con una alta confiabilidad (X=.890). Por último, en el estudio de Balcázar et al. (2020) se muestra un buen ajuste en el AFE y AFC con 231 participantes, ambos con bondades adecuadas.
Los avances en la validación de instrumentos de adherencia al tratamiento siguen realizándose, en afecciones diferentes a la IRC; sin embargo, se abren otros horizontes como el estudio de Rodríguez et al. (2022), quienes agregaron al instrumento nuevas estructuras por sugerencias de la OMS.
Por lo tanto, esta investigación sugirió la necesidad de adaptar la «Escala de Adherencia Terapéutica basada en comportamientos explícitos», para las personas que padecen insuficiencia renal en nuestro medio social, centrándose en la búsqueda de una prueba útil, con adecuadas propiedades psicométricas y de fácil aplicación. Asimismo, en relación a la adaptación de la presente escala, esta nos permitirá identificar la presencia o ausencia de adherencia terapéutica en dichos pacientes. Esta información va a ser relevante, dado que la falta de adherencia se ha asociado al abandono del tratamiento y, por consiguiente, al deterioro de la persona, lo que los lleva a la muerte (OMS, 2009). Por lo que esta información será oportuna para la toma de decisiones de los diversos profesionales comprometidos con este contexto; así como para el paciente en la búsqueda de mejorar o fortalecer su adherencia.
En consecuencia, el estudio tiene como objetivo determinar las propiedades psicométricas de la Escala de Adherencia Terapéutica, para su empleo en personas con insuficiencia renal.
MÉTODO
Diseño
La investigación fue realizada con diseño no experimental, tipo instrumental, correspondiendo este al análisis de las propiedades psicométricas de las pruebas, los test psicológicos (Montero y León, 2002)
Participantes
Se tomó por población de estudio a los pacientes de dos hospitales nacionales de Lima, elegidos bajo el criterio de nosocomios con mayor incidencia de casos de IR. El primero, ubicado en el Lima Norte, del que se obtuvo 165 (67 %) casos; el segundo, en Lima Centro, 80 (33 %) casos. En total, son 245 pacientes. El criterio de muestreo aplicado fue no probabilístico (Hayes, 1999), porque todos los casos tenían el diagnóstico de insuficiencia renal, recibían tratamiento de diálisis o haber recibido trasplante renal, quienes formaron parte del estudio. De ellos, 144 (59 %) fueron del sexo femenino y 101 (41 %) del sexo masculino. Sus edades oscilan entre 16 y 70 años. Los criterios de inclusión fueron que pertenezcan al Sistema Integral de Seguros (SIS), que se encuentren en tratamiento continuo mayor a tres meses, que tuvieran nivel de educación primaria completa y que, además, hayan admitido participar en el estudio, mediante la firma del consentimiento informado.
Instrumento
La escala de adherencia terapéutica para pacientes crónicos basada en comportamientos explícitos fue diseñada por Soria et al. (2009), quienes buscaron valorar el comportamiento durante el tratamiento. La prueba tiene tres dimensiones, cada una con seis ítems. La primera es el control de ingesta de medicamentos y alimentos; la segunda es el seguimiento médico conductual; y la tercera es la autoeficacia. La versión original del instrumento tiene 21 ítems, con un rango que va de 0 a 100, lo cual facilita que el paciente elija en términos de porcentaje la efectividad de su comportamiento. Se considera que, al estar el paciente próximo a 100, pueda reconocer su grado de adherencia (Soria et al., 2009).
Procedimiento
Antes de su aplicación, el instrumento pasó por adaptaciones de los ítems. Se adaptó al lenguaje de los habitantes del medio local, lo cual dio lugar a la reducción de 21 ítems a 18 con el mantenimiento de tres dimensiones y con la conservación de las mismas nomenclaturas de la prueba original. Otras modificaciones fueron realizadas en las escalas, habiéndose modificado la original por otras que son las siguientes: 1 = Nunca; 2 = Algunas veces; 3 = Muchas veces 4 = Siempre. Se realizó el análisis de las propiedades psicométricas del instrumento para determinar la validez y la confiabilidad. Se siguió con la prueba de validación de con tenido de ítems: se aplicó la aprueba estadística de la V de Aiken, se contó con la participación de 10 jueces expertos sobre el tema (dos investigadores, dos de salud pública, dos médicos, dos enfermeras, un docente y un paciente con IRC). La revisión de los jueces mejoró la redacción semántica, lingüística y la modificación de las escalas de calificación a la forma: Nunca (1), algunas veces (2), muchas veces (3), siempre (4), donde el coeficiente de concordancia fue V ≥ .87.
La confiabilidad de la prueba se aplicó a 30 pacientes con IRC, que recibían tratamiento de diálisis en establecimientos de salud privada, quienes, a su vez, eran atendidos en los hospitales como parte de sus controles médicos. Para el procedimiento, se empleó el estadístico Alfa Cronbach, con un valor alfa de α= .81, nivel de buena consistencia (Oviedo y Campo, 2005).
Se aplicó el instrumento a un total de 245 participantes en forma sucesiva en el periodo de enero a abril del 2020, haciéndoles las respectivas aclaraciones sobre las dudas para la adecuada lectura de las instrucciones de cada instrumento.
Método de análisis de datos
La información obtenida fue sistematizada en una base de datos mediante los programas digitalizados; los informes fueron digitalizados uno por uno mediante doble control de calidad de ingreso de datos en programas de almacenamiento Excel-2019 y el software estadístico SPSS 26, para luego realizar el análisis de datos con el software, realizar los análisis estadísticos descriptivos, inferenciales y factoriales del instrumento. Asimismo, se hizo el análisis estructural de sus composiciones subyacentes.
Finalmente, se establecieron las propiedades psicométricas de las herramientas mediante procedimientos estadísticos de análisis de los valores descriptivos de la media, la desviación estándar, la correlación ítem-total corregida y el valor alfa de Cronbach y Omega (en caso de eliminar el ítem de la escala). Se llevó a cabo el análisis factorial confirmatorio de la escala completa para culminar con el establecimiento del índice de ajuste del modelo estructural del objetivo de estudio. Asimismo, haciendo uso del programa R studio, se realiza una representación del modelo estructural que mejor estaría justificando la evidencia de validez basado en la estructura del constructo para la muestra, modelo oblicuo de tres factores con 13 ítems (figura 1).
RESULTADOS
Con la evaluación de las puntuaciones extremas de cada uno de los ítems, se verificó que la asimetría y curtosis se encuentran entre los valores establecidos (±1.5; Pérez & Medrano, 2010); es decir, que los valores se encuentran en la variación aceptable; sin embargo, los ítems “a18”, “a17”, “a12”, “a8” y “a3” reportaron va lores, ligeramente, por encima de lo establecido, así como en la asimetría y en la curtosis. Dichos resultados fueron considerados en el análisis posterior como es el caso del proceso de modificación de incides (MI) (tabla 1). Con respecto a la normalidad multivariada, se contrastó mediante la distancia de Mardia (1970, 1974), obteniendo resultado por encima del umbral mínimo permitido (G 2 ≤ 5.0; Bentler, 2005). Es decir, que la normalidad multivariada para la muestra de estudio no fue del todo normal (G2 = 28.213), esto implicó que la estimación del modelo fuera analizada por el método Robusto, mínimos cuadrados ponderados con estimación de la varianza (Asparouhov, Muthén & Muthén, 2006). Este método lo encontramos en el programa R studio.
Por otra parte, la relación ítem total corregida (r itc ) reportó valores aceptables (r itc ≥ .30), lo cual estaría indicando coherencia entre los ítems que representan al constructo. Sin embargo, en algunos de los ítems se encontraron estimaciones menores a los parámetros determinados (p. ej., los ítems “a15”, “a11”, “a16”).
Evidencia de validez basada en la estructura interna, AFC
Las primeras lecturas realizadas a los parámetros del AFC consistieron en la eva luación de las cargas factoriales, en donde se observa que los valores obtenidos se encuentran por encima de .50. Dichos resultados se encuentran por encima del umbral mínimo permitido λ≥.40 (Brown, 2015) con niveles de significancia esta dística aceptable. Para mayor detalle, véase la tabla 2 y la figura 1.
En cuanto a la evaluación de los parámetros de la bondad de ajuste del modelo observado en comparación al modelo teórico, fue necesario evaluar tres modelos. El “primer modelo” evaluado corresponde a las características propias del instrumento con tres dimensiones y 18 ítems, obteniendo estimaciones no satisfactorias (X 2 =506.737, gl=132, CFI=.855, TLI=.832, SMRM=.109, RMSEA=.108 y WRMR = 1.526). En la evaluación del “segundo modelo”, fue necesario retirar ítems con valores de carga factorial menor a lo estipulado (λ<.40); en total fueron cinco ítems (“a14”, “a16”, “a12”, “a11” y “a15”), obteniéndose parámetros de ajuste más favorables (X 2 =294.365, gl=74, CFI=.905, TLI=.883, SMRM=.100, RMSEA=.110 y WRMR = 1.346) en comparación con el primer modelo. Sin embargo, fue necesario seguir reespecificando, de acuerdo con las recomendaciones psicométricas, en donde se observó que la factorización de algunos ítems fue compleja, lo que requirió liberar parámetros de varianza única. En consecuencia, se obtuvo un “tercer modelo”, en donde se retiraron los ítems “a6” y “a8”, y se trasladó el ítem “a17: Como recomienda el médico, hago mis análisis clínicos periódicamente” a la dimensión autoeficacia de la dimensión seguimiento medido conductual. Luego, los índices de ajuste resultaron ser más óptimos (X 2 =158.432, gl=62, CFI=.955, TLI=.943, SMRM=.075, RMSEA=.080 y WRMR=1.007) en comparación con los otros modelos descritos. En resumen, el modelo estructural que mejor estaría justificando la evidencia de validez basado en la estructura del constructo para la muestra de estudio corresponde al tercer modelo, modelo oblicuo de tres factores con 13 ítems (ver tabla 3 y figura 1).
Evidencia de validez basada en relación con otros constructos
La validez de relación con otros constructos se evaluó por la asociación con tres variables: relación médico paciente ENT#091;RMPENT#093;, autoeficacia ENT#091;AENT#093; y apoyo social ENT#091;ASENT#093;. Los resultados son coherentes con la argumentación teórica de la adherencia al tratamiento. Las correlaciones estadísticas fueron significativas (p < .001), con estimaciones moderadas para cada una de las correlaciones (tabla 4).
Evidencia de fiabilidad
La confiabilidad obtenida con el coeficiente alfa ordinal y omega (≥.70) fue ade cuada (Hunsley & Marsh, 2008; Ponterotto & Ruckdeschel, 2007). Los valores descriptivos para cada dimensión de la escala resultaron: dimensión relación médico paciente α=.77, α ordinal =.84 y ω=.78; la dimensión autoeficacia α=.78, α ordinal =.86 y ω=.79, muy similares comparados con la primera dimensión, la fiabilidad de la dimensión apoyo social fue α=.63, α ordinal =.79 y ω=.66. En resumen, todas las estimaciones relacionales obtenidas se encuentran en la categoría de aceptable, una característica que explica la precisión y exactitud con la que la escala mide al constructo. A excepción de las estimaciones del coeficiente alfa y omega para la tercera dimensión apoyo social, que registraron parámetros ligeramente bajos respecto del valor mínimo permitido (≥.70), el cual será motivo de estudio para futuras investigaciones que sigan revisando el comportamiento de esta dimensión.
DISCUSIÓN
El propósito de esta investigación fue analizar las propiedades psicométricas de la «Escala de Adherencia Terapéutica basada en comportamientos explícitos» en pacientes con insuficiencia renal (IR) de dos hospitales de Lima Metropolitana. En cuanto a los índices de ajuste del instrumento, que evalúan la mejora del modelo propuesto mediante el AFC, sobre el modelo explicativo del AFE de la escala, fueron confirmados. Se encontró una adecuada vinculación funcional que garantiza el ajuste del constructo, concordante con las bases teóricas planteadas sobre el instrumento. El resultado significativo e importante facilita ser empleado en el sistema asistencial porque las propiedades psicométricas están garantizadas. Sobre los cuales, se tiene la certeza de afirmar que el presente instrumento pueda formar parte de manera regular en las formas sistematizadas de evaluación, garantizando el reconocimiento y diagnóstico de la adherencia de las personas con insuficiencia renal en medios hospitalarios.
La Escala de Adherencia Terapéutica basada en comportamientos explícitos, hecha por Soria et al. (2009), está constituida por tres dimensiones que evalúan el comportamiento de los pacientes. Estas fueron el control de ingesta de medicamentos y alimentos, el seguimiento médico conductual y la autoeficacia. Con respecto a la cantidad del número de ítems, el instrumento presenta 21 ítems. Esta propuesta ha sido reproducida en diversos contextos y en pacientes crónicos (Soria et al., 2009; Rojas, Ruiz y Gonzales, 2017; Balcázar et al., 2020; Henao y Triviño, 2020), mostrando adecuadas puntuaciones de acuerdo con los datos.
Previamente, este instrumento ha sido utilizado y adaptado en diversos con textos (Henao y Triviño, 2020). En nuestro medio, la escala ha sido adaptada por Chalco (2021), presentando una modificación en su estructura, eliminando tres ítems del total; sin embargo, se conservó la nomenclatura de la prueba. Sobre esta base, se realizó un análisis factorial exploratorio, tomando en consideración la relación ítem total corregida (ritc). Como resultado, se obtuvo que algunos de los ítems presentaban estimaciones menores a .30 (Lloret-Segura et al, 2014): los ítems 11, 12, 14, 15, 16. Estos ítems fueron retirados debido a que no alcanzaron el mínimo esperado, lo que no alteró el mínimo de variables observadas para una dimensión (Lloret-Segura et al., 2014; Vargas y Mora, 2017). Al final, se quedó con un total de 13 ítems.
Se realizó un análisis factorial confirmatorio (AFC), dado que se buscó com parar los diversos modelos de la prueba con la última obtenida. El primer modelo evaluado, de 18 ítems, presentó estimaciones no satisfactorias (X 2 =506.737, gl=132, CFI=.855, TLI=.832, SMRM=.109, RMSEA=.108 y WRMR = 1.526); mientras que, en el segundo modelo, se retiraron los ítems con carga factorial menor a .40 (11, 12, 14, 15, 16). Así, se obtuvieron ajustes más favorables (X 2 =294.365, gl=74, CFI=.905, TLI=.883, SMRM=.100, RMSEA=.110 y WRMR = 1.346). Asimismo, en búsqueda de un mejor modelo, se retiraron los ítems 6 y 8 y se trasladó el 17, obteniendo un modelo más óptimo (X2 =158.432, gl=62, CFI=.955, TLI=.943, SMRM=.075, RMSEA=.080 y WRMR=1.007) (ver tabla 3).
Un estudio previo sobre adherencia al tratamiento en enfermedades crónicas fue reportado por Soria et al. (2009), donde se evaluaron a 200 pacientes con el instrumento, obteniendo α=.91, en tres factores: control de ingesta medicamentosa y alimenticia, control médico conductual y autoeficacia. Esto coincide con el presente estudio, al hallarse un alfa ordinal y omega ≥.70, consideradas adecuadas (Hunsley & Marsh, 2008; Ponterotto & Ruckdeschel, 2007). Este resultado permite el uso del instrumento en la muestra estudiada. De forma similar, Pedraza, Vega y Nava (2018) presentaron un instrumento psicométrico diseñado para medir la adherencia terapéutica en pacientes con enfermedades crónicas. El instrumento se compone de 30 reactivos que dan lugar a tres facto res con una alta confiabilidad (X=.890), y se recomienda realizar réplicas con el fin de corroborar sus resultados.
En cuanto la demostración de resultados, se presentan los índices de bon dad de ajuste del modelo, indicando la variabilidad explicada, donde el ajuste de normalización de la diferencia entre correlaciones observada y pronosticada es SRMR .075 < .08. Además, la medida absoluta de ajuste y los índices de la raíz cuadrada de la media del error de aproximación RMSEA tiene significancia, dado que el inferior .065 y el superior .095 se encuentran en el límite esperado (Bentler, 1999). Asimismo, el estudio de Balcázar et al. (2020) concluyó que la escala posee adecuadas propiedades psicométricas en diferentes enfermedades crónicas, mostrando un buen ajuste en el AFE y en el AFC, ambos con bondades adecuadas.
De igual forma, los resultados de la ecuación estructural muestran la organización factorial del instrumento EAT para paciente con IRC. Esta evidencia de resultados cuantitativos sobre los valores de homogeneidad psicométricos corresponde al grado de semejanzas y discrepancias de respuestas a los ítems de test por dimensiones, y son procedentes de las respuestas de los pacientes con IRC tomados como muestra. Todos ellos se sitúan en la aceptabilidad de significación ≥0.7, establecida para estos tipos de estudios (De la Fuente, 2011). En ese sentido, hay concordancia con lo señalado por Martínez et al. (2016), Pages y Valverde (2018) y los expresados por Pedraza et al. (2018) sobre la necesidad de disponer de instrumentos que garanticen la validez y la confiabilidad deseables como también la estabilidad teórica y empírica de las medidas de evaluación efectuadas. Se establece con certeza la posibilidad de que puedan emplearse en las actividades clínicas como de investigaciones en el futuro.
Finalmente, queda por considerar que la estructura factorial de la escala establecida en este estudio pueda ser probada con muestras mayores y pacientes con enfermedades crónicas de nuevas etiologías. Así, se contribuirá a elevar los niveles de significancia encontrados en esta investigación.
Entre las limitaciones, se observa la poca celeridad para el recojo de datos. En muchos casos, por los grados de discapacidad de los pacientes; en otros, por la secuencia de su presentación al nosocomio, lo que demoró la recolección hasta completar con todas las unidades de la muestra.
